Quay lại Roadmap/Machine Learning Roadmap/
Đang tải...
Hướng dẫn thử thách
1 / 150

Accuracy

### Giai đoạn: Nền Tảng & Khái Niệm Cốt Lõi **Accuracy** Accuracy measures how often a machine learning model correctly predicts the outcome. It's calculated by dividing the number of correct predictions by the total number of predictions made. The formula for accuracy is: (Number of Correct Predictions) / (Total Number of Predictions). ### Khái niệm cốt lõi: 1. **Accuracy measures how often a machine learning model correctly predicts the outcome** 2. **It's calculated by dividing the number of correct predictions by the total number of predictions made** 3. **The formula for accuracy is: (Number of Correct Predictions) / (Total Number of Predictions)** ### Tài liệu tham khảo chính thống: - [Accuracy | scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.accuracy_score.html) (article) - [Machine Learning Model Accuracy](https://www.giskard.ai/glossary/machine-learning-model-accuracy) (article)
Nhiệm vụ của bạn
Viết giải pháp của bạn cho bài học **Accuracy** vào trình soạn thảo bên cạnh. Bấm **Chạy Thử Nghiệm** (hoặc nhấn `Ctrl+Enter`) để thực thi và ghi nhận hoàn thành kỹ năng trên Roadmap. ### Kỹ năng cần đạt: - `Accuracy` - `Core` - `Engineering`
Vượt qua bài kiểm tra hiện tại để mở khóa bài tiếp theo.
main.py
UTF-8 • Tab Size: 2Kiểm tra bài:⌘↵
Test Output
Thử thách này không có bài test tự động. Hãy quan sát kết quả trực tiếp ở khung Preview.